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（2）增大每个参与方本地模型训练的迭代次数，可以显著提升最终联邦学习模型的性能。 参与方数据量不同时，独立训练对比横向联邦训练的准确率 本节实验不再将训练集均匀划分到两个参与方，而是以不同的比例进行划分，从而探究当参与方数据量不同时，模型性能的变化情况。具体划分如下所示。实验中训练轮数固定为10，迭代次数固定为50。
供方的计算环境安全以及其他学习作业的正常执行。 针对该问题，在边缘节点部署场景中，TICS通过构建Python安全沙箱来单独运行横向联邦作业，做到作业运行的安全隔离。 验证安全沙箱防护能力 接下来模拟篡改文件的恶意行为，来验证安全沙箱防护能力。 发起方获取某个横向联邦训练作业的训练结果路径。
殊符号不包括?!.*?_$ 长度0-128 data_type String 连接器数据类型 1.RDS--云数据库类型 2.MYSQL--MySQL类型 3.DWS--高斯数据库类型 4.MRS--MapReduce数据类型 5.ORACLE--ORACLE数据类型 6.LOCAL_CSV--本地数据类型
“-”、“_”、“.”，且长度为1～128个字符 描述 作业的详细描述信息。 作业类型 用户下拉选择所需作业类型即可。 运行环境 表示可信联邦学习作业在本地运行。 执行脚本 用户本地的自定义执行脚本，样例请参考准备本地横向联邦数据资源中步骤4。 训练模型 用户自定义模型，样例请参考准备本地横向联邦数据资源中步骤3。
减少了营销的成本。 当两方都提供特征时，预测结果分为对齐id文件（只有一列id）和预测结果文件（包括预测结果标签、0的概率、1的概率），两个文件的行数相等且每一行相互对应。 至此，企业A完成了整个TICS联邦建模的流程，并将模型应用到了营销业务当中。这个预测作业可以作为后续持续
根据场景编写sql程序 当前多方安全计算支持通过编写sql语句，来构建多方安全计算业务场景的计算任务。 使用场景 运行程序及查看结果 指导用户将开发好的sql在计算节点控制台进行提交运行，并查看结果。 可验证代码示例 父主题： 服务介绍
是否必选 参数类型 描述 dataset_type 是 String 数据集类型,按照传入枚举类型,返回所属作业类型的数据集。例如:传入MYSQL，返回分析作业可用的数据集;传入LOCAL_CSV,返回学习作业可用数据集 agent_id 否 String 可信计算节点id，最大32位，由字母和数字组成
计算节点以容器的形式部署，支持云容器引擎（CCE，Cloud Container Engine）服务和智能边缘平台（IEF，Intelligent EdgeFabric）服务部署，用户可根据数据上云的实际需求，采用合适的计算节点部署方案。 云容器引擎（CCE，Cloud Container Engi
计算节点以容器的形式部署，支持云容器引擎（CCE，Cloud Container Engine）服务和智能边缘平台（IEF，Intelligent EdgeFabric）服务部署，用户可根据数据上云的实际需求，采用合适的计算节点部署方案。 云容器引擎（CCE，Cloud Container Engi
参数 参数类型 描述 status String 作业、任务状态:1.新建,2.已接收,3.运行中,4.成功,5.失败,6.终止 result String json格式：records 记录数;obs_path 文件存放地址; execute_time 执行时间 job_id String
号不包括?!.*?_$ 长度0-128 data_type 是 String 连接器数据类型 1.RDS--云数据库类型 2.MYSQL--MySQL类型 3.DWS--高斯数据库类型 4.MRS--MapReduce数据类型 5.ORACLE--ORACLE数据类型 6.LOCAL_CSV--本地数据类型
数据类型，DWS.DWS类型数据集，LOCAL_CSV.本地文件类型数据集，MRS.HIVE类型数据集，MYSQL.MySql类型数据集，ORACLE.Oracle类型数据集，RDS.RDS类型数据集 description String 描述 id String 数据集id name String
算节点部署方案。 云租户部署：基于云容器引擎（CCE，Cloud Container Engine）服务部署，CCE提供高可靠高性能的企业级容器应用管理服务，支持Kubernetes社区原生应用和工具，简化云上自动化容器运行环境搭建。 边缘节点部署：基于智能边缘平台（IEF，Intelligent
配置重试参数。开关开启后，执行失败的作业会根据配置定时进行重试，仅对开启后的执行作业生效。开关关闭后，关闭前已触发重试的作业不受影响，仅对关闭后的执行作业生效。 配置运行参数。运行参数说明： user.task.memory.size：本次作业在用户代理节点中分配的内存大小。 stream.count：本次作业的每批流数量，最大值2的32次方-1。
节点的可用资源如何查询？ 查询节点的可用资源 云平台提供的云监控，可以对节点运行状态进行日常监控。您可以通过管理控制台，直观地查看节点的各项监控指标。 由于监控数据的获取与传输会花费一定时间，因此，云监控显示的是当前时间5～10分钟前的节点状态。如果您的节点刚创建完成，请等待5～
务的正常使用。 请自行关注部署节点的系统安全防护与配置加固，确保机器在安全的前提下进行隐私计算节点部署。 CCE服务委托授权 由于CCE在运行中对计算、存储、网络以及监控等各类云服务资源都存在依赖关系，因此当您首次登录CCE控制台时，CCE将自动请求获取当前区域下的云资源权限，从而更好地为您提供服务。
务的正常使用。 请自行关注部署节点的系统安全防护与配置加固，确保机器在安全的前提下进行隐私计算节点部署。 CCE服务委托授权 由于CCE在运行中对计算、存储、网络以及监控等各类云服务资源都存在依赖关系，因此当您首次登录CCE控制台时，CCE将自动请求获取当前区域下的云资源权限，从而更好地为您提供服务。
environment variables CLOUD_SDK_AK and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.environ["CLOUD_SDK_AK"] sk = os.environ["CLOUD_SDK_SK"]
environment variables CLOUD_SDK_AK and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.environ["CLOUD_SDK_AK"] sk = os.environ["CLOUD_SDK_SK"]
法使用该计算节点已发布的数据集运行作业。 用户想要加入空间，想被其他参与方使用自己的数据时，可以手动触发计算节点上线。即“计算节点状态”为“离线”时，触发单击上线，计算节点会切换成上线状态，90秒后，空间其他参与方可以使用该计算节点已发布的数据集运行作业。 用户登录TICS控制台。
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